Method Article

Выбор нескольких подмножеств биомаркеров с аналогичным образом эффективное двоичной классификации выступления

DOI:

10.3791/57738

⸱

October 11th, 2018

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1College of Computer Science and Technology, and Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering of Ministry of Education, Jilin University, 2College of Software, Jilin University, 3Ultrasonography Department, China-Japan Union Hospital of Jilin University, 4Department of Pathogenobiology, College of Basic Medical Science, Jilin University

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Существующие алгоритмы генерации одно решение для обнаружения набора биомаркеров. Этот протокол демонстрирует существование нескольких аналогично эффективных решений и представляет удобного программного обеспечения для биомедицинских исследователи расследовать их наборы данных для предлагаемого вызов. Программисты могут также предоставлять эту функцию в их биомаркер алгоритмы обнаружения.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Биомаркер обнаружения является одним из более важных вопросов биомедицинских для высокой пропускной способности «омику» исследователей, и почти все существующие алгоритмы обнаружения биомаркер генерировать один биомаркер подмножество с оптимизированной производительности измерений для заданного набора данных . Однако недавнее исследование продемонстрировал существование нескольких подмножеств биомаркеров с аналогичным образом эффективным или даже идентичные классификации спектаклей. Этот протокол предоставляет простой и понятной методологии для обнаружения подмножеств биомаркеров с двоичной классификации спектакли, лучше, чем отсечки, определяемой пользователем. Протокол состоит из подготовки данных и загрузки, базовой информации уплотнения, настройки параметров, биомаркер скрининг, результат визуализации и интерпретации, биомаркер гена аннотации и результат и визуализация экспорт в качество издания. Предлагаемая биомаркеров, скрининг стратегия является интуитивно понятным и демонстрирует общее правило для разработки алгоритмов обнаружения биомаркеров. Дружественный графический интерфейс пользователя (GUI) был разработан с использованием языка программирования Python, позволяя биомедицинских исследователей, чтобы иметь прямой доступ к их результатам. Исходный код и руководство kSolutionVis можно загрузить с http://www.healthinformaticslab.org/supp/resources.php.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Двоичной классификации, один из наиболее часто расследование и сложной интеллектуального анализа проблем в области биомедицинских данных используется для построения модели классификации обучение на две группы образцов с наиболее точные дискриминации мощность1, 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7. Однако, большие данные, полученные в области биомедицины имеет присущие «большой p малых n» парадигма, с числом функций, обычно намного больше, чем количество....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Примечание: Следующий протокол описывает детали аналитические процедуры информатики и псевдо-коды основных модулей. Система автоматического анализа была разработана с использованием Python версия 3.6.0 и панды модулей Python, abc, numpy, scipy, sklearn, sys, PyQt5, sys, mRMR, математика и matplotlib. Материалы, используемые в данном исследовании, перечислены в Таблице материалов.

1. Подготовка данных матрицы и класса этикетки

  1. Подготовьте файл матрицы данных как файл матрица табуляции или запятыми, как показано на рисунке 1A.
    Примечание: Каждая строка содержит все значения функции, ....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Цель этого рабочего процесса (рис. 6) является выявление нескольких подмножеств биомаркеров с аналогичными эффективности для двоичной классификации набора данных. Весь процесс иллюстрируется двумя пример наборов данных ALL1 и ALL2, извлеченные из недавно опубликованных биомаркер обнаружения изучить12,48. Пользователь может установить kSolutionVis, следуя инструкциям в разделе дополнительных материалов.......

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Это исследование представляет протокол обнаружения и характеристика easy-to последующие мульти решение биомаркер для пользовательской двоичной классификации набора данных. Программное обеспечение ставит акцент на удобство и гибкий импорт/экспорт интерфейсы для различных форматов файлов, позволяя биомедицинский исследователь расследовать их dataset легко с помощью графического программного обеспечения. Это исследование также подчеркивает необходимость создания более чем одного решения с аналогичным образом эффективное мод.......

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

У нас нет конфликтов интересов, связанных к настоящему докладу.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Эта работа была поддержана стратегических приоритетных исследований программы Китайской академии наук (XDB13040400) и запуска грант от университета Цзилинь. Анонимные Отзывы и биомедицинских испытаний пользователей были оценены за их конструктивные замечания по улучшению юзабилити и функциональность kSolutionVis.

....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
Hardware
laptopLenovoX1 carbonЛюбой компьютер работает. Рекомендуемая минимальная конфигурация: 1 ГБ дополнительного места на жестком диске, 1 ГБ памяти, процессор 2,0 МГц
strong>Имя<strong>CompanyНомер в каталогеКомментарии
Software
Python 3.0WingWareWing PersonalЛюбые среды программирования и выполнения Python поддерживают Python версии 3.0 или выше
<

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Heckerman, D., et al. Genetic variants associated with physical performance and anthropometry in old age: a genome-wide association study in the ilSIRENTE cohort. Scientific Reports. 7, 15879(2017).
  2. Li, Z., et al.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Biomarker DetectionBinary ClassificationFeature Subset SelectionPerformance MeasurementGraphical User InterfaceData PreparationParameter TuningResult VisualizationGene AnnotationExport Visualization

Related Articles